• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.451-454
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• 2003

A new query method, called query by visual keys, is proposed to aim easy operation and efficient region-based image retrieval (RBIR). Visual keys are constructed from representative regions/subimages in a given image database, and the database is indexed with visual keys. A system on PC is presented, where text retrieval techniques are applied to the image retrieval with visual keys. Experimental results show that one retrieval is done within 4ms and that the proposed system achieves the comparable retrieval precision (with user-friendly operation and low computational cost) to conventional region based image retrieval systems

• 로봇학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.85-92
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• 2010

In this paper, we propose a digital image stabilization technique using edge detection and Lucas-Kanade optical flow in order to minimize the motion of the shaken image. The accuracy of motion estimation based on block matching technique depends on the size of search window, which results in long calculation time. Therefore it is not applicable to real-time system. In addition, since the size of vector depends on that of block, it is difficult to estimate the motion which is bigger than the block size. The proposed method extracts the trust region using edge detection, to estimate the motion of some critical points in trust region based on Lucas-Kanade optical flow algorithm. The experimental results show that the proposed method stabilizes the shaking of motion image effectively in real time.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권6호
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• pp.20-27
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• 2006

Multi-level thresholding은 영상 분할 방법 중 하나로 널리 이용되고 있지만 대부분의 기존 논문들은 응용 분야에 직접적으로 이용되기에는 적합하지 않거나 영상 분할 단계까지 확장되지 않고 있다. 본 논문에서는 영상 분할을 위한 multi-level thresholding 방안으로써 영역 단위의 multi-level thresholding을 제안한다. 먼저, 영상의 색상별 성분에 대해서 EWFCM(Entropy-based Weighted Fuzzy C-Means) 알고리즘을 적용하여 2개의 군집으로 분류한 후 코드 영상을 생성한다. EWFCM 알고리즘은 화소들에 대한 공간 정보를 추가한 개선된 FCM 알고리즘으로 영상 내 존재하는 잡음을 제거한다. 그리고 코드 영상에 존재하는 군집의 수를 감소함으로써 좀 더 나은 영상 분할 결과를 얻을 수 있으며 군집의 감소는 하나의 군집내에 존재하는 영역들과 나머지 군집들간의 유사도를 기반으로 영역을 재분류함으로써 처리된다. 그러나 영상에는 여전히 많은 영역들이 존재하기 때문에 이를 해결하기 위한 하나의 후처리 방안으로써 영역간의 Kullback-Leibler 거리값을 기반으로 Bayesian 알고리즘에 의한 영역 합병을 수행한다. 실험 결과 제안한 영역 기반의 multi-level thresholding은 기존 방법이나 화소나 군집 기반의 multi-level thresholding보다 좋은 분할 결과를 보였으며 Bayesian 알고리즘을 이용한 후처리 방안에 의해 좀 더 나은 결과를 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.14-20
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• 2003

본 논문에서는 카메라로 획득한 문서영상에 대해 조명의 영향에 관계없이 고속으로 문자영역을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 카메라 문서는 스캐너 문서와는 달리 주변 환경이나 조명의 영향으로 인하여 문자영역을 추출하는 것이 매우 어렵다. 먼저 영상 사전처리 단계에서 컬러영상을 명도영상으로 변환한 후 조명의 영향에 무관하게 배경 그림으로부터 문자 영역을 정확히 추출하기 위해서 명도레벨 정규화를 사용하였다. 또한 배경 그림 및 잡음은 제거하고 문자 획의 손실 없이 문자 영역을 추출하기 위하여 국소-적응적-이진화-방법(local adaptive binarization method)을 새롭게 개발하여 문서영상을 이진화시켰다. 문자영역 추출 단계에서는 수평 및 수직 투영과 연결요소 정보에 의해 문자열, 단어 및 개별 문자 영역을 단계적으로 추출하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 ETRI에서 구축한 한글/영어/숫자/특수기호가 혼합된 현장 문서영상 DB를 가지고 실험해 보았다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.319-326
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• 2004

본 논문에서는 물체의 경계선을 고려한 칼라 영상 분할 방법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 원영상을 벡터 양자화한 후 양자화된 영상의 인덱스 맵을 이용하여 초기 영역을 설정하였다. 그 후 HSI컬러 공간을 이용한 영역 병합에서 물체의 경계선을 고려하기 위해 경계선 제한 성분을 적용하여 영역들을 병합하였다. 또한 RGB 컬러 공간을 이용하여 HSI 컬러 공간에서 병합되지 않은 영역들을 병합하였다. 그리 고 영역병합 알고리즘을 통해 반복적인 처리를 감소시킴으로써 처리 시간을 줄였다. 실험 결과에서는 다양한 영상에 대해 주요 영역들의 분할 결과 및 처리소요시간에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제21권6호
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• pp.94-101
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• 2004

From the Beckmann's reflection model of wave incident, reflected light from a surface is known to have not only specular but also diffuse components. The specular component dominant a surface for a mirror-like surface is distributed on the almost the same area as the spot on the surface, but the diffuse component region dominant f3r a rough surface spreads scattered on the larger areas than the spot. Therefore, statistic parameters from the scattered light distribution are more meaningful in the diffuse region, while the magnitude of rather meaning in the specular region. In usual, there need two sensors to acquire two kinds of information: Photo-detector for light intensity magnitude and image sensor for light intensity distribution. But dual sensor scheme requires a beam splitter usually to feed light to each sensor, and moreover there is not a combination rule to relieve the different sensor characteristics. In this study a new method is proposed for acquisition of the dual information using only an image sensor. Specular region is established on an image area being distinguished from a diffuse component, and laser power is adjusted so that no pixel of the image sensor in the specular region is saturated. Simulation based on the light reflection theory and the experimental results are quite well matched, and thus the proposed method was proved to be very useful for mirror-like surface measurement.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제11권1호
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• pp.39-46
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• 2019

This paper proposes an adaptive threshold watershed algorithm, which is the method used for image segmentation and boundary detection, which extends the region on the basis of regional minimum point. First, apply adaptive thresholds to determine regional minimum points. Second, it extends the region by applying adaptive thresholds based on determined regional minimum points. Traditional watershed algorithms create over-segmentation, resulting in the disadvantages of breaking boundaries between regions. These segmentation results mainly from the boundary of the object, creating an inaccurate region. To solve these problems, this paper applies an improved watershed algorithm applied with adaptive threshold in regional minimum point search and region expansion in order to reduce over-segmentation and breaking the boundary of region. This resulted in over-segmentation suppression and the result of having the boundary of precisely divided regions. The experimental results show that the proposed algorithm can apply adaptive thresholds to reduce the number of segmented regions and see that the segmented boundary parts are correct.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.593-601
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• 2016

본 논문은 휘도 성분 영상으로부터 컬러 성분 영상들을 추정 부호화함으로써 높은 압축률을 달성할 수 있는 영역 기반 스펙트럴 상관 추정 부호화 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 3단계로 구성되어 있다. 우선, 정규 색차합 영상과 휘도 영상을 이용해 산출한 Y/C 비트 평면합 영상을 대상으로 영상 분할을 수행하여 영역들의 형상 정보를 추출한다. 이후, 각 영역 단위로 휘도 영상과 R, B 영상 간의 근사화 자승 오차가 최소가 되도록 하는 비례 인자와 가감 인자를 산출한다. 최종적으로, 각 영역의 비례 인자와 가감 인자를 비트스트림으로 부호화한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안된 방법은 동일한 PSNR에서 두 칼라 성분 영상을 부호화하기 위해 소요되는 bpp를 비교할 때, JPEG/베이스라인 혹은 JEPG2000/EBCOT 알고리즘에 비해 2배 혹은 3배 이상의 압축률을 제공한다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권1호
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• pp.49-54
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• 2016

Medical image processing is a compulsory process to diagnose many kinds of disease. Therefore, an automatic algorithm for this task is highly demanded as an important part to construct a computer-aided diagnosis system. In this paper, we introduce an automatic method to segment the liver region from 3D abdominal CT images using Otsu method. First, we choose a 2D slice which has most liver information from the whole 3D image. Secondly, on the chosen slice, we enhanced the image based on its intensity using Otsu method with multiple thresholds and use the threshold to enhance the whole 3D image. Then, we apply a liver mask to mark the candidate liver region. After that, we execute the Otsu method again to segment the liver region from the chosen slice and propagate the result to the whole 3D image. Finally, we apply preprocessing on the frontal side of 3D images to crop only the liver region from the image.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권3호
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• pp.231-239
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• 2001

This paper proposes a region segmenting method for the Pap-smear image. The proposed method uses a pixel classifier based on neural network, which consists of four stages : preprocessing, feature extraction, region segmentation and postprocessing. In the preprocessing stage, brightness value is normalized by histogram stretching. In the feature extraction stage, total 36 features are extracted from $3{\times}3$ or $5{\times}5$ window. In the region segmentation stage, each pixel which is associated with 36 features, is classified into 3 groups : nucleus, cytoplasm and background. The backpropagation network is used for classification. In the postprocessing stage, the pixel, which have been rejected by the above classifier, are re-classified by the relaxation algorithm. It has been shown experimentally that the proposed method finds the nucleus region accurately and it can find the cytoplasm region too.